[00287848]一种基于深度学习的图节点多标签分类方法

交易价格： 面议

类型： 发明专利

技术成熟度： 正在研发

专利所属地：中国

专利号：CN201611244725.0

交易方式： 完全转让许可转让技术入股

联系人：南京邮电大学

所在地：江苏南京市

服务承诺: 产权明晰; 资料保密
对所交付的所有资料进行保密; 如实描述

登录后向技术服务商咨询

咨询平台客服试试在线客服吧发布技术需求服务免费

技术详细介绍

本发明公开了一种基于深度学习的图节点多标签分类方法，首先加载图数据模块，解析图数据，使用字典的形式保存；生成游走路径模块，完成在图数据中的随机游走，返回生成游走路径；生成节点特征向量模块，将上一步返回的游走路径，以及指定的向量表示维数和上下文窗口大小作为输入，调用word2vec算法计算每一个图节点的特征向量表示；生成训练数据模块，从所有图节点中随机抽取一定百分比的节点作为训练节点数据，对于每一个节点，取其特征向量与该节点对应的标签序列组成二元组作为一个训练样本；最后构建深度置信网络模型。本发明提出的图节点多标签分类算法可以取得比传统的多标签分类算法更高的正确率。

成果推荐需求推荐评估专家推荐评估机构推荐

更多>

上海平正评估有限公司

服务分类：资产评估、无形资产评...

进入主页
连城资产评估有限公司

服务分类：资产评估、无形资产评...

进入主页

更多>